基于DSP的浮選泡沫視頻監(jiān)控硬件平臺的研究與開發(fā)的開題報告

基于DSP的浮選泡沫視頻監(jiān)控硬件平臺的研究與開發(fā)的開題報告一、研究背景與意義浮選技術(shù)是指通過物料粒度，密度等差異將礦物與雜質(zhì)分離開來的一種礦物處理技術(shù)。浮選過程中，通過不同泡沫的浮力來實現(xiàn)礦物和雜質(zhì)的分離。而泡沫的產(chǎn)生和穩(wěn)定性是影響浮選效果的關(guān)鍵因素之一，因此視頻監(jiān)控浮選泡沫的產(chǎn)生和穩(wěn)定性非常重要。目前，在浮選生產(chǎn)線中，負責(zé)泡沫產(chǎn)生和穩(wěn)定的設(shè)備一般由一名操作員人工控制。而這種人工操作既耗時，又容易受外界干擾，導(dǎo)致產(chǎn)生一些質(zhì)量問題，企業(yè)需要費盡心思才能解決。為了解決這一問題，研發(fā)一款基于DSP的浮選泡沫視頻監(jiān)控硬件平臺，能夠及時準(zhǔn)確地監(jiān)測浮泡的產(chǎn)生和穩(wěn)定狀態(tài)，對于浮選生產(chǎn)線的自動化控制和質(zhì)量提升具有重要意義。二、研究內(nèi)容和目標(biāo)本項目的主要研究內(nèi)容和目標(biāo)包括以下幾個方面：1、基于DSP的浮選泡沫視頻采集模塊的設(shè)計與實現(xiàn)，包括視頻模塊硬件部分和軟件部分；2、經(jīng)測試后，確定一個高質(zhì)量的采集模塊的閾值和閾域值，可實現(xiàn)泡沫圖像的準(zhǔn)確提取；3、綜合運用圖像處理與DSP技術(shù)，開發(fā)出針對浮選生產(chǎn)線的泡沫視頻監(jiān)控軟件，并具有完整的人機界面；4、開發(fā)出基于DSP的監(jiān)測泡沫產(chǎn)生和穩(wěn)定的算法，并有效減少假視圖的誤識別率；5、研究出一種可視化的泡沫視頻監(jiān)控方法，構(gòu)建一種基于DSP的泡沫監(jiān)測系統(tǒng)，以實現(xiàn)泡沫檢測的自動化控制。三、研究方案和技術(shù)路線1、硬件平臺的設(shè)計與實現(xiàn)：設(shè)計一種基于DSP的視頻采集模塊，實現(xiàn)視頻的采集，存儲和傳輸。2、圖像處理技術(shù)：采用算法對泡沫圖像進行處理，提取出泡沫的有效信息，去除背景干擾和噪聲干擾。3、基于DSP的數(shù)據(jù)分析：根據(jù)實驗?zāi)Ｐ停治鰯?shù)據(jù)，并提取泡沫的關(guān)鍵特征，對泡沫進行分類，建立數(shù)據(jù)模型。4、泡沫視頻監(jiān)控算法的研究：在實驗?zāi)Ｐ偷幕A(chǔ)上，采用計算機視覺技術(shù)，對泡沫進行監(jiān)測與分析，提出一種基于DSP的視頻檢測算法，實現(xiàn)自動化監(jiān)控。5、系統(tǒng)開發(fā)與測試：在系統(tǒng)設(shè)計后，進行系統(tǒng)測試，提出改進方案，最終形成穩(wěn)定、高效的基于DSP的浮選泡沫視頻監(jiān)控硬件平臺。四、預(yù)期成果本項目預(yù)計取得的成果包括：1、開發(fā)出一套基于DSP的浮選泡沫視頻監(jiān)控硬件平臺，實現(xiàn)泡沫檢測的自動化控制，并進行現(xiàn)場測試，達到高質(zhì)量的視頻監(jiān)控結(jié)果；2、基于DSP的視頻檢測算法，實現(xiàn)自動化監(jiān)控，并達到較高的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性；3、發(fā)表相關(guān)論文2-3篇；4、在制定相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)定時起到重要的參考作用。五、進度安排與預(yù)算1、進度安排：（1）文獻綜述、課題研究、技術(shù)分析與方案設(shè)計：1個月（2）硬件平臺設(shè)計與實現(xiàn)：2個月（3）圖像處理技術(shù)與基于DSP的數(shù)據(jù)分析：2個月（4）泡沫視頻監(jiān)控算法開發(fā)和系統(tǒng)開發(fā)與測試：4個月（5）撰寫論文和驗收：2個月。2、預(yù)算：本項目的預(yù)算主要包括設(shè)備采購費、專業(yè)測試費、人員津貼、布料費等，預(yù)計總預(yù)算在30萬元左右。六、研究成果的應(yīng)用前景本項目提出的基于DSP的浮選泡沫視頻監(jiān)控硬件平臺的研究與開發(fā)，在實現(xiàn)泡沫圖像的準(zhǔn)確提取和自動化檢測中起到了重要作用，具有廣泛的應(yīng)用前景。該技術(shù)可廣泛應(yīng)用